or
To ćwiczenie jest częścią kursu
Drzewa klasyfikacyjne i regresyjne (CART) to zbiór nadzorowanych modeli uczenia maszynowego stosowanych w zadaniach klasyfikacji i regresji. W tym rozdziale poznasz algorytm CART.
Kompromis między obciążeniem a wariancją to jedno z podstawowych pojęć w nadzorowanym uczeniu maszynowym. W tym rozdziale nauczysz się diagnozować problemy przeuczenia i niedouczenia. Poznasz też koncepcję metod zespołowych, w których przewidywania kilku modeli są agregowane w celu uzyskania bardziej trafnych wyników.
Bagging to metoda zespołowa polegająca na wielokrotnym trenowaniu tego samego algorytmu na różnych podzbiorach próbkowanych ze zbioru treningowego. W tym rozdziale zrozumiesz, jak bagging może służyć do tworzenia zespołów drzew. Dowiesz się też, jak algorytm lasów losowych zwiększa różnorodność zespołu dzięki losowości wprowadzanej na poziomie każdego podziału w drzewach tworzących ten zespół.
Bieżące ćwiczenie
Boosting to metoda zespołowa, w której kolejne modele są trenowane sekwencyjnie – każdy uczy się na błędach poprzednika. W tym rozdziale poznasz dwie metody boostingu: AdaBoost i Gradient Boosting.
Hiperparametry modelu uczenia maszynowego to parametry, których model nie uczy się z danych – należy je ustawić przed dopasowaniem modelu do zbioru treningowego. W tym rozdziale nauczysz się dostrajać hiperparametry modelu drzewiastego przy użyciu kroswalidacji z przeszukiwaniem siatki.